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Formules approximatives de taille d'échantillon pour estimer une moyenne ou une proportion sous des hypothèses données de confiance et de marge d'erreur.

Le modèle de prédiction linéaire, l’objectif d’erreur quadratique, les méthodes de résolution et les hypothèses qui déterminent le sens de ses coefficients.

Un parcours de la question et du processus générateur aux transformations reproductibles, découpages sans fuite, dérives et conclusions bornées.

Une carte allant des modèles probabilistes et variables aléatoires à l'échantillonnage, l'estimation et la décision statistique.

Le théorème central limite, ses hypothèses et ses limites, et les raisons pour lesquelles les moyennes d'échantillons standardisées tendent souvent vers une loi normale.

Un vocabulaire concis pour parler des jeux de données, des choix de modélisation, de l’évaluation et de la reproductibilité sans jargon propre à un produit.